这些天我的scala REPL有一个非常奇怪的问题,它不会回显终端中的任何输入.
试图删除〜/ .sbt但没有工作.使用Ubuntu 18.04和sbt 1.15.
有谁有类似的问题？
我对来自 gensim 的 Word2vecKeyedVectors 的 most_similar 和 similar_by_vector 的结果感到困惑。他们应该以相同的方式计算余弦相似度 - 但是：
用一个词运行它们会得到相同的结果，例如：model.most_similar(['obama']) 和 similar_by_vector(model['obama'])
但如果我给它一个等式：
model.most_similar(positive=['king', 'woman'], negative=['man'])
给出：
[('queen', 0.7515910863876343), ('monarch', 0.6741327047348022), ('princess', 0.6713887453079224), ('kings', 0.6698989868164062), ('kingdom', 0.5971318483352661), ('royal', 0.5921063423156738), ('uncrowned', 0.5911505818367004), ('prince', 0.5909028053283691), ('lady', 0.5904011130332947), ('monarchs', 0.5884358286857605)]
同时与：
q = model['king'] - model['man'] + model['woman']
model.similar_by_vector(q)
给出：
[('king', 0.8655095100402832), ('queen', 0.7673765420913696), ('monarch', 0.695580005645752), ('kings', 0.6929547786712646), ('princess', 0.6909604668617249), ('woman', 0.6528975963592529), ('lady', 0.6286187767982483), ('prince', 0.6222133636474609), ('kingdom', 0.6208546161651611), ('royal', 0.6090123653411865)]
皇后、君主...等词的余弦距离存在显着差异。我想知道为什么？
谢谢！
我正在使用 sklearn 的 FunctionTransformer 来预处理我的一些数据，这些数据是日期字符串，例如“2015-01-01 11:09:15”。
我的自定义函数将一个字符串作为输入，但我发现 FunctionTransformer 无法处理字符串，因为在它没有实现 fit_transform 的源代码中。因此，调用被路由到父类：
57 def fit(self, X, y=None):
58 if self.validate:
---> 59 check_array(X, self.accept_sparse)
60 return self
check_array 似乎只适用于数字 ndarrays。现在我当然可以在 Pandas 领域做任何事情，但我想知道在 sklearn 中是否有更好的方法来处理这个问题——尤其是。鉴于我将来可能会使用管道？
谢谢！